包郵 Tableau商業分析一點通+Tableau商業分析從新手到高手+人人都是數據分析師 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美智訊 著

圖書標籤:

• Tableau
• 商業分析
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• 數據技能
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• 自助分析
• 新手入門

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341434

商品編碼：28976705096

Tableau商業分析一點通

美智訊（Bizinsight） (作者)  

書 號：978-7-121-34143-4

齣版日期：2018-06-01

頁 數：320

開 本：16(185*260)

齣版狀態：圖書立項

維護人：張慧敏

2015 年，美智訊公司與瀋浩老師閤作撰寫瞭國內第一本中文 Tableau 書：《觸手可及的大數據分析工具——Tableau 案例集》。該書經過瞭多次重印，發行甚廣。

本書是在上本書的基礎上進行的升級，不僅使用最新的 Tableau 2018.1 版本對分析過程重新截圖，而且按照高校的教學目標匹配瞭案例的廣度與深度。書中的案例，部分選自 Tableau 原廠的演示數據，其他絕大多數則由國內的真實案例修改而來。

如需下載本書相關的案例數據，敬請登錄中文 Tableau 學習社區： www.tableauhome.com.cn。期待您參與社區互動，並分享您的作品與應用心得。

本書結構清晰，案例豐富，通俗易懂，實用性強。本書特彆適閤 Tableau 的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，也適閤作為大中專院校的相關專業教學參考書，也適閤社會培訓學校作為培訓教材使用

 

目錄

第 1 部分 Tableau 使用概述

 

第 1 章 數據可視化/2

1.1 用數據講故事/3

1.2 數據不隻是數字/3

1.3 在數據中尋找什麼/4

1.4 數據可視化的常見應用領域/5

1.5 本章小結/6

1.6 練習/7

 

第 2 章 快速瞭解 Tableau/8

2.1 Tableau 的發展曆程/8

2.2 Tableau 産品簡介/9

2.2.1 Tableau Desktop/9

2.2.2 Tableau Server/10

2.2.3 Tableau Online/10

2.2.4 Tableau Reader/10

2.2.5 Tableau Public/10

2.2.6 Tableau Prep/11

2.3 Tableau 應用優勢/11

2.3.1 簡單、易用/ 11

2.3.2 極速、高效/ 12

2.3.3 美觀、交互的視圖與界麵/13

2.3.4 輕鬆實現數據融閤/15

2.3.5 管理簡便/15

2.3.6 配置靈活/15

2.4 Tableau 功能介紹/16

2.4.1 連接數據/16

2.4.2 瞭解 Tableau 工作區/19

2.5 本章小結/29

2.6 練習/29

 

第 2 部分 新手上路

 

第 3 章 基本操作和可視化圖形/32

3.1 排序觀察産品類彆銷售額/32

3.1.1 快捷按鈕排序/33

3.1.2 直接拖動圖形排序/ 34

3.1.3 按字母列錶排序/35

3.1.4 手動設置順序/35

3.2 數據分層與分組/36

3.2.1 分層/36

3.2.2 分組/39

3.3 參數設置/42

3.4 語法操作/44

3.4.1 主要功能函數簡介/4

3.4.2 快速錶計算簡介/51

3.5 基本可視化圖形/55

3.5.1 條形圖：産品銷售額和利潤額比較/56

3.5.2 綫形圖：産品銷售趨勢觀察/58

3.5.3 餅圖：産品銷售額類彆結構/60

3.5.4 復閤圖：對比銷售額和淨利潤/61

3.5.5 嵌套條形圖：比較各類産品不同年度銷售/62

3.5.6 動態圖：按時間動態的觀察銷售變化/64

3.5.7 熱圖：從顔色觀察銷售狀況/67

3.5.8 突顯錶：從顔色和數值同時觀察地區銷售模式/69

3.5.9 散點圖：觀察銷售額和運輸費用對應情況/70

3.5.10 氣泡圖/73

3.5.11 數據地圖：觀察不同城市銷售/73

3.6 新型可視化圖形/74

3.6.1 甘特圖：觀察訂單送貨時間/74

3.6.2 標靶圖：繪製實際銷售和對應計劃/76

3.6.3 盒須圖：觀察各類銷售額的數值分布情況/78

3.6.4 瀑布圖：不同産品類淨利潤情況/80

3.6.5 直方圖：研究訂單的利潤分布情況/81

3.6.6 帕纍托圖：研究客戶消費等級結構/83

3.6.7 填充氣泡圖：用氣泡大小觀察品類銷售/87

3.6.8 文字雲：分析哪些産品是關鍵産品/ 89

3.6.9 樹狀圖/90

3.7 本章小結/92

3.8 練習/92

 

第 4 章 創作第一個儀錶闆/94

4.1 設計動態儀錶闆/94

4.1.1 新建一個儀錶闆/ 95

4.1.2 布局調整/96

4.1.3 創建動作/99

4.1.4 使用儀錶闆的注意事項/104

4.2 作品分享/104

4.3 本章小結/111

4.4 練習/112

 

第 5 章 實戰演練/113

5.1 教育水平評估圖錶/113

5.1.1 學校教育水平評估/113

5.1.2 城市教育水平評估/120

5.2 網站內容評估圖錶/125

5.2.1 製作“按頁麵查看”視圖/126

5.2.2 製作“按媒介查看”視圖/126

5.2.3 製作“散點圖”視圖/129

5.3 投資分析圖錶/130

5.3.1 製作“投資增長率”視圖/131

5.3.2 製作“文本顯示”視圖/140

5.3.3 閤並視圖到一個儀錶闆中/141

5.4 本章小結/142

5.5 練習/142

 

第 3 部分 成功晉級

 

第 6 章 巧用地圖/144

6.1 保險業索償分析/144

6.2 房地産估值分析/148

6.2.1 製作“銷售區域分析”視圖/149

6.2.2 製作“地域屬性分析”視圖/150

6.2.3 製作“月度分析”視圖/150

6.2.4 製作估值分析動態儀錶闆/151

6.3 本章小結/152

6.4 練習/152

 

第 7 章 美化圖錶/153

7.1 保險業欺詐檢測/153

7.2 生産分析/ 156

7.2.1 製作“訂單分析”視圖/156

7.2.2 製作“差異分析”視圖/159

7.2.3 製作“機器狀態分析”視圖/163

7.2.4 製作生産分析動態儀錶闆/165

7.3 資源組閤分析/165

7.4 本章小結/170

7.5 練習/170

Tableau商業分析從新手到高手

美智訊（Bizinsight） (作者) 吳宏偉 (責任編輯)

 

書 號：978-7-121-33836-6

齣版日期：2018-06-01

頁 數：256

開 本：16(185*235)

內容簡介

全書共分為四個部分，分彆是産品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題。?6?0本書偏重於商業分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構是：先?6?0拋齣商業環境中一個真實的具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然後提齣解決問題的思路並得齣結論?6?0（即“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（即“技術實現”部分）。“分析?6?0思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；Tableau“技術實現”部分，如果用到瞭R或Kettle等相關軟?6?0件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟。?6?0

本書適閤企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，也適閤作為大中專院校相關專?6?0業的教學參考書，也適閤社會上的商業分析類培訓機構作為教材使用。

目錄

一部分 産品主題分析

 

1章 見微知著：快速瞭解産品綫狀況 / 3?

1.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（1.0版） / 4

?1.2 技術實現：應用Tableau實現1.1節的分析 / 7?

1.3 拓展技術專題1：盒須圖 / 17

?1.4 拓展技術專題2：Tableau連接其他數據庫 / 17?

 

2章 對比齣真知：如何評估産品綫的優劣 / 19

?2.1 分析思路：兩個女裝品牌的産品綫分析（2.0版） / 19?

2.2 技術實現：用Tableau實現2.1節的分析 / 21

?2.3 拓展技術專題3：數據清理 / 28?

 

3章 穿越時空：結閤時間發現銷售模式的特徵 / 31?

3.1 一年銷售期産品混閤綫圖分析（不閤理的方法） / 32

?3.2 長周期分組分析（蕭嵐的分析） / 35

?3.3 技術實現：用Tableau實現3.2節的分析 / 37?

3.4 拓展技術專題4：根據數值等級自動分組 / 42

 

4章 是否賠本賺吆喝？産品價值如何綜閤評估 / 44?

4.1 産品促銷情況的初步探查 / 45?

4.2 數據預處理工具：Kettle / 47

?4.3 Kettle的數據處理過程 / 50

?4.4 産品促銷價值的再分析 / 55

?4.5 技術實現：用Tableau技術實現綜閤分析氣泡圖 / 58

 

二部分 客戶主題分析

 

5章 拒絕平均人：對客戶進行閤理的分群 / 65

?5.1 分析思路：依據行為將客戶分群 / 66?

5.2 技術實現：用Tableau技術實現5.1節的分析 / 75?

5.3 拓展技術專題5：直方圖和散點圖 / 86

?5.4 拓展技術專題6：Tableau與R語言 / 87?

5.5 拓展技術專題7：聚類分析 / 89

?

6章 重塑客戶漏鬥：研究客戶流失模式，識彆關鍵因素 / 91?

6.1 分析思路：客戶留存漏鬥分析 / 91?

6.2 技術實現：用Tableau技術實現6.1節的分析 / 97?

6.3 拓展技術專題8：分析的數據粒度 / 103?

 

7章 簡約不簡單：RFM分析與客戶生命期分析結閤 / 105

7.1 分析思路：關於客戶生命周期的分析 / 106?

7.2 技術實現：用Tableau技術實現7.1節的分析 / 111

?

8章 你之蜜糖，我之砒霜：不同客戶對價格優惠的態度觀察 / 118

?8.1 分析思路：優惠券的使用情況分析 / 119?

8.2 技術實現：用Tableau技術實現8.1節的分析 / 126

8.3 拓展技術專題9：價格彈性 / 132

 

三部分 營銷主題分析

 

9章 拋棄糊塗賬：如何衡量媒體的營銷價值 / 135?

9.1 分析思路：媒體的測量和篩選 / 136?

9.2 技術實現：用Tableau技術實現9.1節的分析 / 141?

 

10章 不猜測，不盲從：A/B測試分析 / 149?

10.1 分析思路：新套裝促銷的 A/B測試 / 150

?10.2 分析思路：用Tableau實現10.1節的分析 / 155

?10.3 拓展技術專題10：A/B測試 / 163?

 

11章 大巧若拙：重新認識購物籃分析 / 164?

11.1 分析思路：購物籃分析 / 165?

11.2 技術實現：用Tableau技術實現11.1節的分析 / 168?

11.3 拓展技術專題11：購物籃Lift（提升）指標 / 176

齣版社: 人民郵電齣版社; 第1版 (2017年11月1日)

其他: 288頁

ISBN: 9787115406866

條形碼: 9787115406866

作者簡介

謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。謝運恩，數據分析師。

 

目錄

第1 章 生活在數據時代 1

1.1 數據分析無處不在 2

1.1.1 常用的國傢統計指標 2

1.1.2 製造業的數據分析應用 .9

1.1.3 營銷領域的數據分析應用 13

1.1.4 醫療行業的數據分析應用 15

1.2 人人都能成為數據分析師 16

1.2.1 數據分析過程 17

1.2.2 數據分析工具 21

1.2.3 數據分析師的成長之路 26

第2 章 耳熟能詳的數據你真的瞭解嗎 29

2.1 數據的類型 30

2.1.1 數據的結構屬性分類 30

2.1.2 數據的連續性特徵分類 . 31

2.1.3 數據的測量尺度分類 . 33

2.2 數據描述的三個維度 35

2.3 數據的集中趨勢描述 36

2.3.1 算術平均值 . 37

2.3.2 幾何平均值 . 39

2.3.3 眾數 . 40

2.3.4 中位數 . 41

2.4 數據的離散程度描述 42

2.4.1 極差 . 42

2.4.2 平均偏差 . 43

2.4.3 方差和標準差 . 44

2.4.4 變異係數 . 48

2.4.5 四分位極差 . 49

2.5 數據的分布形態描述 50

2.5.1 概率 . 50

2.5.2 概率分布 . 53

2.5.3 離散型概率分布：二項分布 . 54

2.5.4 離散型概率分布：多項分布 . 56

2.5.5 離散型概率分布：超幾何分布 . 57

2.5.6 離散型概率分布：泊鬆分布 . 59

2.5.7 連續型概率分布：指數分布 . 62

2.5.8 連續型概率分布：均勻分布 . 65

2.5.9 連續型概率分布：正態分布 . 66

2.5.10 正態分布作為二項分布近似 . 73

2.5.11 正態分布作為泊鬆分布近似 . 76

第3 章 數據分析的“內核”：推斷分析 . 79

3.1 見微知著的抽樣 80

3.1.1 抽樣的意義 . 80

3.1.2 抽樣方法 . 81

3.1.3 樣本推斷的理論基礎 . 84

3.2 數據的處理 86

3.2.1 數據處理的不良案例 . 86

3.2.2 正確的數據存儲形式 . 87

3.3 樣本到總體的橋梁：抽樣分布 88

3.3.1 抽樣分布的定義 . 88

3.3.2 ??分布 90

3.3.3 ??分布 95

3.3.4 切比雪夫定理 . 98

3.3.5 卡方（??2）分布 99

3.3.6 ??分布 100

3.4 數據分析的，闆“斧”：參數估計. 102

3.4.1 參數估計的類型 . 102

3.4.2 ??分布與總體均值的區間估計 . 104

3.4.3 ??分布與總體均值的區間估計 110

3.4.4 切比雪夫定理與總體均值的區間估計 113

3.4.5 卡方（??2）分布與總體方差的區間估計 115

3.4.6 ??分布與兩個總體方差比的區間估計 .119

3.4.7 兩個總體均值差的區間估計 . 121

3.4.8 總體比率的區間估計 . 133

3.4.9 樣本容量的確定 . 135

3.5 數據分析的第二闆“斧”：假設檢驗. 142

3.5.1 假設檢驗的理論基礎 . 142

3.5.2 單樣本的假設檢驗 . 150

3.5.3 兩樣本的假設檢驗 . 159

3.5.4 多樣本的假設檢驗與方差分析 . 166

3.6 數據分析的第三闆“斧”：非參數檢驗 . 184

3.6.1 非參數檢驗 . 185

3.6.2 卡方檢驗 . 187

3.6.3 ????????????????符號秩檢驗 191

第4 章 數據分析的終極目的：“為我所用” . 195

4.1 “相關”是繼續分析的前提 196

4.1.1 相關關係 . 196

4.1.2 相關分析 . 198

4.2 “迴歸”是相關分析的歸宿 209

4.2.1 迴歸分析綜述 . 209

4.2.2 簡單綫性迴歸分析 211

4.2.3 多元綫性迴歸分析 . 226

4.3 發現事物隨時間變化的規律 235

4.3.1 時間序列分析綜述 . 235

4.3.2 長期趨勢分析 . 238

4.3.3 季節變動趨勢分析 . 248

4.3.4 循環變動和不規則變動 . 252

4.3.5 時間序列分析應用 . 254

數據驅動決策的藝術：洞悉商業真相，開啓智能未來 在這個信息爆炸、瞬息萬變的時代，企業生存與發展的關鍵在於能否精準把握市場脈搏，並迅速做齣明智決策。而這背後，離不開強大的數據分析能力。本書係，正是為緻力於解鎖數據潛能、提升商業洞察力的您量身打造的權威指南。它將帶領您從零開始，係統掌握數據分析的核心理念、方法論與實戰技巧，無論您是行業新人，還是希望突破瓶頸、邁嚮精通的資深人士，都能在此找到通往數據分析大師之路的階梯。 第一捲： Tableau商業分析一點通——可視化世界的入門與精通 “一點通”係列，顧名思義，旨在以最直觀、最易懂的方式，幫助您快速掌握Tableau這一業界領先的數據可視化與商業智能工具。您將不再被枯燥的數字淹沒，而是學會如何將復雜的數據轉化為一目瞭然的圖錶，用視覺的力量講述數據背後的故事。 基礎篇：啓航可視化之旅 認識Tableau： 從Tableau的強大功能、應用場景齣發，深入理解其在商業決策中的核心價值。您將瞭解Tableau如何連接多樣化的數據源（Excel、數據庫、雲服務等），並學習其基礎界麵布局、操作邏輯，為後續的學習打下堅實基礎。 數據準備與連接： 數據分析的第一步是數據的“清潔”。本部分將指導您如何有效地連接、清洗、轉換和整理數據，解決數據不一緻、缺失值、重復項等常見問題，確保分析的準確性。我們將學習Pivot（透視）、Split（拆分）、Combine（閤並）等實用功能，讓數據變得“聽話”。 核心可視化技巧： Tableau的強大在於其拖放式的可視化構建能力。您將學習如何創建各種基礎圖錶，如條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖，並理解它們的適用場景。更重要的是，我們將探討如何通過顔色、大小、形狀、文本等視覺編碼，讓圖錶信息傳達更精準、更生動。 地圖可視化： 地理位置信息往往隱藏著重要的商業洞察。本書將教您如何利用Tableau製作豐富的地圖可視化，分析區域銷售、客戶分布、物流網絡等，讓地理數據說話。 進階篇：深度挖掘與互動探索 探索性數據分析 (EDA)： 從基礎圖錶齣發，我們將進入更深層次的數據探索。學習使用Tableau的內置分析工具，如趨勢綫、參考綫、聚類分析，快速發現數據中的模式、異常值和關聯性。 交互式儀錶闆構建： 靜態圖錶不足以滿足復雜的業務需求。您將學會如何將多個可視化圖錶整閤到交互式儀錶闆中，實現篩選器、動作（Actions）的聯動，讓用戶能夠自由地探索數據，發現隱藏的細節，實現“隨心所欲”的數據分析。 計算字段與參數： 掌握Tableau的計算字段功能，是實現高級分析的關鍵。您將學習創建基本的聚閤計算（SUM, AVG, COUNT），以及更復雜的邏輯計算（IF, CASE）、字符串函數、日期函數等，從而計算關鍵績效指標（KPIs），進行自定義分析。參數的引入，則能讓儀錶闆更具靈活性，允許用戶動態調整分析維度。 數據故事講述： 最終，數據分析的目的是為瞭支持決策。本部分將引導您如何利用Tableau的故事點（Story Points）功能，將一係列分析可視化串聯起來，形成一個連貫、引人入勝的數據故事，清晰地嚮決策者傳達您的洞察和建議。 實戰篇：行業案例與最佳實踐 商業智能核心指標： 圍繞銷售、營銷、財務、運營等核心業務領域，我們將通過實際案例，演示如何利用Tableau構建關鍵的業務儀錶闆，如銷售業績分析、客戶畫像分析、廣告投放ROI分析、庫存管理分析等。 性能優化與部署： 學習Tableau的最佳實踐，包括數據源優化、儀錶闆性能調優，以及如何在團隊中有效地共享和部署Tableau分析結果。 Tableau生態係統介紹： 簡要介紹Tableau Server、Tableau Online等企業級部署方案，以及Tableau與其他數據工具的集成，為您的數據分析能力嚮企業級應用邁進提供指引。 第二捲： Tableau商業分析從新手到高手——構建體係化分析能力 “從新手到高手”係列，將進一步深化您對Tableau的理解，並在此基礎上，構建一套完整的商業分析體係。它不僅關注工具的使用，更注重分析思維的培養，讓您真正成為一個能夠解決實際業務問題的“數據偵探”。 第一章：數據思維與分析框架 商業問題的定義與拆解： 分析的起點永遠是清晰的商業問題。您將學習如何從模糊的業務需求齣發，將其轉化為可衡量、可分析的數據問題。 常見的分析框架： 介紹諸如金字塔原理、MECE原則、SCQA模型等分析思維工具，幫助您構建結構化的分析思路。 數據驅動決策的流程： 深入理解從數據收集、清洗、分析、洞察到決策落地的完整閉環。 第二章：Tableau深度技巧解析 高級計算字段： 學習錶計算（Table Calculations）、LOD錶達式（Level of Detail Expressions），這是實現復雜分析邏輯（如同比、環比、排名、纍積等）的利器。 參數與參數聯動： 掌握如何利用參數實現更靈活的數據探索，例如動態切換度量、維度，或者模擬不同場景下的預測。 高級圖錶類型： 學習構建更復雜的圖錶，如箱綫圖（Box Plot）、樹狀圖（Treemap）、旭日圖（Sunburst Chart）、漏鬥圖（Funnel Chart），以及如何通過組閤圖錶實現多維度信息展示。 數據混閤與關係模型： 深入理解Tableau中數據混閤（Data Blending）與關係（Relationships）的區彆與應用，以及如何在復雜的多錶數據環境中進行高效分析。 第三章：特定業務場景下的高級分析 客戶生命周期價值 (CLV) 分析： 如何通過Tableau分析客戶獲取成本、活躍度、流失率，預測客戶價值，為營銷策略提供支持。 A/B 測試效果評估： 學習如何設計與分析A/B測試，量化不同方案的效果，輔助産品迭代與優化。 用戶行為路徑分析： 通過Tableau可視化用戶在産品或網站上的行為路徑，發現用戶痛點，優化用戶體驗。 供應鏈與運營效率分析： 如何利用Tableau監控庫存、物流、生産等關鍵環節，提升運營效率。 財務報錶分析與駕駛艙： 構建集成的財務分析儀錶闆，實現預算與實際對比、利潤率分析、現金流監控等。 第四章：數據分析的進階修煉 預測模型入門： 學習Tableau內置的預測功能，理解預測模型的基本原理，並將其應用於銷售預測、需求預測等。 數據挖掘與模式識彆： 結閤Tableau的分析工具，探索潛在的數據模式，如關聯規則挖掘、異常檢測等。 與Python/R集成（選講）： 瞭解如何通過Tableau的API與Python、R等數據科學語言集成，擴展分析能力。 數據治理與質量控製： 討論在實際工作中，如何保證數據的準確性、一緻性和安全性，建立可靠的數據分析基礎。 第三捲： 人人都是數據分析師——從理論到實踐的思維躍遷 “人人都是數據分析師”係列，旨在將數據分析的理念深入人心，賦能每一個職場人士，無論您的職位是什麼，都能掌握利用數據解決問題的能力。本書將更側重於分析思維的培養、商業直覺的建立，以及如何將分析結果轉化為切實可行的商業策略。 第一部分：數據思維的基石 數據分析的價值： 強調數據分析如何幫助企業降低風險、提升效率、發現機遇、優化決策。 常見的數據誤區與陷阱： 識彆並避免在數據分析中常見的邏輯錯誤、偏差和麯解，例如相關不等於因果、幸存者偏差等。 提問的能力： 學習如何提齣正確的問題，驅動有效的分析。從“是什麼”到“為什麼”，再到“怎麼辦”，層層遞進。 數據素養的培養： 即使不是專業數據分析師，也需要具備基本的數據解讀能力。本書將提升您的數據敏感度。 第二部分：數據分析的實戰方法論 結構化分析法： 引入金字塔原理、邏輯樹等工具，幫助您係統性地思考和分析問題。 驅動因素分析： 學習如何識彆影響業務結果的關鍵驅動因素，並量化其影響程度。 對比分析與趨勢分析： 掌握如何通過與曆史數據、競爭對手、行業標杆進行對比，發現差距和機會。 用戶畫像與細分： 如何從數據中描繪齣不同用戶群體的特徵，為精準營銷和産品設計提供依據。 因果分析與歸因： 嘗試理解現象背後的根本原因，而不是僅僅停留在錶麵。 預測與預警： 如何利用數據對未來進行預判，提前做好準備。 第三部分：商業洞察的提煉與錶達 從數據到洞察： 強調分析結果的轉化，如何從冰冷的數字中挖掘齣有價值的商業洞察。 講好數據故事： 學習如何以清晰、簡潔、有說服力的方式，將分析結果和洞察傳達給非技術背景的聽眾。 可視化溝通的藝術： 結閤前兩捲的Tableau技巧，強調可視化在溝通中的關鍵作用，以及如何設計更有效的圖錶來支持您的論點。 製定數據驅動的行動計劃： 最終目標是將分析洞察轉化為可執行的商業策略，並跟蹤其效果。 第四部分：構建個人數據分析能力體係 不同崗位的分析應用： 針對市場、銷售、産品、運營、人力資源等不同職能，提供具體的分析思路和方法。 持續學習與成長： 數據分析領域日新月異，本書將為您指明持續學習的方嚮和資源。 擁抱數據文化： 鼓勵在工作環境中推廣數據驅動的決策文化。 這套圖書係，將如同一位循循善誘的良師益友，陪伴您踏上數據分析的徵途。從Tableau的精湛技藝，到係統化的分析思維，再到人人都能掌握的數據洞察力，您將在這裏獲得全方位的提升。無論您身處何種行業、何種崗位，掌握數據分析的能力，都將是您在數字化浪潮中乘風破浪、脫穎而齣的關鍵利器。現在，就讓我們一起，用數據點亮商業智慧，開啓更加智能、更加高效的未來！

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析這個領域非常感興趣，但總是覺得它離我有點遙遠，門檻很高。直到我看到瞭這套書，纔真正燃起瞭深入學習的決心。最吸引我的是它從“一點通”到“從新手到高手”，再到“人人都是數據分析師”這樣層層遞進的學習路徑，給我的感覺就是，這套書能陪伴我從零開始，一步一步地成長。我之前嘗試過一些免費的在綫課程，但總是碎片化，缺乏係統性。而這套書的編排，似乎能夠構建一個完整的知識體係，從最基礎的概念講起，然後逐步深入到更復雜的應用和技巧。我特彆關注瞭一下目錄，感覺涵蓋的內容非常全麵，不僅僅是軟件操作，還包含瞭數據分析的思維方式和實際案例應用。我希望通過這套書，能夠真正理解數據背後的邏輯，學會如何提煉有價值的信息，並最終能夠運用到我的工作中，解決實際問題。這種循序漸進的學習設計，對於我這樣想要係統學習的人來說，簡直是太友好瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入門數據分析的職場新人，我常常感到迷茫，不知道從何處下手。這套書的齣現，可以說是及時雨。我尤其欣賞它“人人都是數據分析師”的理念，這讓我覺得數據分析並非高不可攀，而是每個人都可以掌握的技能。書中的語言風格很親切，沒有太多晦澀難懂的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。而且，它不僅僅是教你如何使用工具，更重要的是培養你的數據思維。我瞭解到，數據分析不僅僅是技術操作，更是一種解決問題的思路。這套書似乎在潛移默化中引導我去思考，如何從數據中發現問題、分析問題、解決問題。這種思維層麵的提升，比單純掌握軟件技巧更有價值。我期待通過這套書，能夠真正將數據分析的能力內化為自己的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我立刻就翻閱瞭其中一本關於Tableau商業分析的。不得不說，它的講解方式非常生動形象，不會讓人覺得枯燥乏味。書中的圖文並茂，把很多復雜的概念都用可視化的方式呈現齣來，我一看就能明白，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。而且，它提供的案例都是非常貼近實際商業場景的，讀起來很有代入感，能夠讓我聯想到自己在工作中可能遇到的類似問題，並思考如何運用書中的方法去解決。一些操作的步驟也講得非常詳細，甚至連一些小細節都考慮到瞭，比如鼠標的點擊位置、快捷鍵的應用等等，這些細節對於新手來說真的非常重要，能夠幫助我們少走很多彎路。我感覺作者在撰寫這本書的時候，真的是站在讀者的角度去思考的，充分考慮到瞭我們可能會遇到的睏惑和難點，並給齣瞭清晰的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這套書的包裝簡直讓人眼前一亮，厚實精美的硬殼封麵，搭配上燙金的字體，拿在手裏就有一種沉甸甸的質感，一看就不是那種廉價的印刷品。雖然我還沒來得及深入閱讀，隻是粗略翻瞭一下目錄和前言，但從整體的排版設計和紙張的選用上，就能感受到齣版方在細節上的用心。封麵的配色也很舒服，不是那種花裏鬍哨的，而是沉穩又不失活力，放在書架上絕對是顔值擔當。我一直覺得，一本書的“顔值”也很重要，尤其是對於這種需要沉下心來學習的工具書，一個賞心悅目的外觀能大大提升學習的興趣和動力。快遞包裝也做得非常到位，泡沫填充得很足，書本一點磕碰都沒有，這一點真的值得稱贊，畢竟收到一本有損毀的書總是讓人心情不好的。而且“包郵”這個詞，對於網購來說，真的太有吸引力瞭，感覺買得很劃算，性價比很高。總之，從開箱的那一刻起，就充滿瞭期待，相信裏麵的內容也會像它的外在一樣，給我帶來驚喜。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些數據分析的書籍，但總覺得它們要麼太理論化，要麼太偏重於單一的軟件功能介紹，缺乏與實際商業應用的結閤。這套書恰恰彌補瞭我的這個遺憾。我注意到它在講解Tableau操作的同時，非常注重與商業分析的結閤，提供瞭很多實用的商業分析框架和方法論，這讓我覺得學到的不僅僅是工具的使用，更是分析的邏輯和思路。特彆是書中的案例，都非常有針對性，能夠幫助我理解如何在不同的商業場景下應用Tableau進行數據分析，例如市場營銷、銷售分析、運營優化等等。這種理論與實踐相結閤的方式，讓我覺得學習起來更有方嚮感，也更容易將所學知識應用到實際工作中，提升工作效率和決策水平。